Por Adolfo Hernández Lorente, senior associate de ECIJA.
El actual panorama socioeconómico ha puesto en entredicho la utilidad de los análisis de riesgos como herramientas de exploración de posibilidades, de soporte en los procesos de toma de decisiones y como una aproximación sistemática para la predicción de eventos.
Es este último aspecto es el que centra los esfuerzos actuales de los analistas, independientemente del tipo de riesgos que se estén ponderando: de información, legales, financieros, de concesión de créditos, valores bursátiles, de información, epidemiológicos… Los análisis de riesgos son utilizados de forma intuitiva debido a que las diversas metodologías comparten una estructura y un ámbito “racionalmente” común. Un análisis lo suficientemente profundo será útil siempre y cuando sea repetible atendiendo a un criterio formal y objetivo y, además, contemple un universo de posibilidades que cubra las amenazas predecibles y probables.
La práctica demuestra lo contrario. En el momento en que un evento inesperado y de gran impacto acontece, como puede ser una crisis financiera global, un ataque terrorista como el perpetrado el 11 de septiembre de 2001, o un robo de información confidencial por parte de directivos, se señalará al análisis de riesgos con el objetivo de verificar su validez y comprobar que dicho impacto fue identificado, estudiado y tomado en consideración consecuentemente.
Es en ese momento cuando se ponen de manifiesto los errores en los procesos de razonamiento aplicados en los análisis: son herramientas basadas en parámetros y variables ponderadas en gran medida por los analistas, por su subjetividad, y, esa propia naturaleza del análisis (la humana) sesga el estudio, al no gestionar correctamente la complejidad, la incertidumbre, la aleatoriedad de las amenazas, los impactos que provocan y su probabilidad de ocurrencia.
En este punto donde cobra importancia el concepto expresado por el profesor de matemática financiera libanés Nassim Nicholas Taleb en su libro “El cisne negro: el impacto de lo altamente improbable”. Taleb vertebra su estudio en un hecho acontecido en la Inglaterra industrial. Hasta la primera década del siglo XVIII, la sociedad inglesa pensaba que todos los cisnes existentes eran blancos, porque eran blancos todos los que se conocían en Europa hasta la fecha. Los colonos ingleses que volvieron de Australia trajeron consigo un cargamento de cisnes negros, endémicos de la isla austral.
Aunque pueda parecer pueril, marcó un hito importante en la historia de la biología moderna y fue fuente de fuerte debate y polémica. Como expresó el filósofo inglés David Hume, “de la observación de un gran población de cisnes blancos no se podrá inferir que todos los cisnes son blancos, sin embargo, ver un solo cisne negro será suficiente para refutar semejante conclusión.”
Un “cisne negro” es pues un hecho fortuito que tiene una gran repercusión (gran impacto) con unas probabilidades prácticamente imposibles de calcular en base a la información disponible antes de ser percibido; y un efecto impredecible con consecuencias inesperadas.
Todo esto caracteriza lo que se denomina “factor humano del análisis de riesgos”: somos hábiles a la hora de predecir los sucesos de modo retroactivo (distorsión retrospectiva), creyendo que la probabilidad de ocurrencia futuros eventos es predecible examinando acontecimientos de eventos pasados (técnicamente “falacia de la regresión estadística”).
Otro famoso filósofo inglés, Bertrand Russell, utilizó una metáfora similar a la del cisne de Taleb a través de un pavo que era alimentado por una familia todas las mañana. Tras varios meses de observaciones continuas el pavo podría concluir una ley universal: qué amables son los seres humanos que todos los días me dan de comer. Con la llegada del día de Acción de Gracias al pavo le ocurrió algo “inesperado” y totalmente impredecible.
Esto permitió a Taleb incluir otro de los problemas fundamentales a los que se enfrentan los análisis de riesgos, el cómo gestionar la incertidumbre. En palabras sus propias palabras: nunca llegaremos a conocer lo desconocido ya que, por definición, es desconocido. Por contra, se podrá prever cómo podría impactar. De esta forma, para tomar una decisión en base a un análisis de riesgos lo importante es centrarse en las consecuencias (que se pueden conocer) más que en la probabilidad de que dichos sucesos ocurran.
La forma de racionalizar aplicada (el mencionado factor humano) en el desarrollo de los análisis de riesgos no es muy diferente de la del pavo de Russell. Gran parte del análisis matemático, la estadística, el cálculo de riesgos y las distribuciones de probabilidad están sesgadas por este razonamiento: a mayor frecuencia de ocurrencia de un hecho menor sensibilidad frente a lo inesperado. De ahí la metáfora del Cisne Negro.
De esta forma, gestionar los “cisnes negros” al realizar un análisis de riesgos, sea del tipo que sea, es crucial. Hay que considerar todo lo posible y dejar fuera aquellos sucesos/amenazas, que por su poca probabilidad de ocurrencia (o por su extrema complejidad de cálculo) queden fuera del ámbito del estudio. Inventariar los “cisnes negros” es muy importante y explicar razonadamente su exclusión para tenerlos en cuenta en caso de que cambie su probabilidad de ocurrencia en el futuro es la clave del éxito.
Si ocurre un suceso poco probable pero de un gran impacto que no esté contemplado en el análisis de riesgos, la conclusión será que no se había ejecutado bien. Que un arquitecto proyectase un rascacielos diseñado con la capacidad de aguantar el impacto de un avión en su estructura nos parecía un sinsentido antes del 11 de Septiembre de 2001. Actualmente, tras un desafortunado cisne negro, es un requisito de diseño a tener en cuenta.
Hay que estar preparados para lo inesperado, gestionar la incertidumbre, intentando evitar en la medida de lo posible la subjetividad sesgada introducida, preservando el valor del análisis de riesgos.
No hay que olvidar que los análisis de riesgos no son la “bala de plata” para todas las situaciones planteadas, pero son una herramienta útil para el planteamiento de una situación irresoluble: la predicción y resolución de problemas y eventos.
Combinándolo con otras fuentes de información cotejada y herramientas (análisis DAFO, análisis de escenarios, métodos empíricos de cálculo probabilístico…), se gana confidencia en los resultados, reduciendo la subjetividad y ganando un mayor impacto transversal de los mismos.
